這幾天 Google Gemini 模型的生成圖片功能，在 𝕏 上受到很多人批評，因為大家發現 Gemini 會過分強調女性和有色人種的形象，甚至出現一些錯誤的歷史背景圖片。

Google 也說明原因，其目標是要盡可能提高「多元化」，但模型在考慮「多元化」時，可能過於積極，導致修正過度。

目前，Google 已經決定暫停 Gemini 的人物圖像生成功能，表示之後才會推出修正後的版本。

現在雖然已經有很多對話式的語音 AI 出現，ChatGPT 中也有語音對話功能，但如果有使用過的讀者應該知道，那個延遲速度根本不算是在對話。

但全世界最知名的新創加速器 Y Combinator 在最新梯次中的一間新創 Retell AI 開發出了一款超級逼真、幾乎無延遲的對話式語音 AI。

Y Combinator 的 CEO Garry Tan 甚至也在 𝕏 上讚嘆 Retell AI，我在看完 Demo 影片後，馬上就去試用了 Retell AI 的服務，真的有夠驚人！

推薦大家一定要看這部 Demo 影片，如果可以，直接去試用看看最好，現在有 10 分鐘免費試用的服務，連結在上方標題！

beehiiv 是一個電子報平台，創辦人 Tyler Denk 是知名電子報 Morning Brew 的第一個員工，從 2021 年成立到現在，已經募集了 1,670 萬美元的資金。

beehiiv 內建了發送電子報所有必備的工具，包含訂閱數成長、電子報客製化和數據分析工具。後續也不斷推出專為電子報經營設計的功能，包含：內建表單、反饋投票、推薦計畫、SEO 網頁優化…等。

beehiiv 也提供免費方案，如果你也想要開始經營電子報，現在就是最好的時機。我在 Facebook 有寫一篇關於 beehiiv 的長文，大家可以參考看看！

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為開發者打造的 AI 搜尋引擎 Phind，最近宣布推出最新模型 Phind-70B。

Phind-70B 在生成程式碼的能力已經跟 GPT-4 Turbo 同一個水準，甚至在某些任務上還超越了 GPT-4 Turbo。

甚至 Phind-70B 的輸出速度比 GPT-4 Turbo 快了 4 倍，每秒可輸出 80 個以上的 token，而 GPT-4 Turbo 為每秒約 20 個 token。

今天看到了一個很厲害的 AI 工具 NotesOllama，可以讓你在 Mac 上的「備忘錄」直接使用 AI，對於常使用「備忘錄」的人來說，真的是超級好用！

AI 還無法完全理解這個世界，主要是因為目前模型只能處理短篇幅的文本和影像，學習長影片內容時容易遇到記憶體限制和計算上的困難。

UC Berkeley AI 最近開發出了一套能夠處理大量文本、圖像和影片數據的全能型多模態模型：大型世界模型（Large World Model，LWM），能處理高達１100 萬個 Token。

研究團隊採用了 RingAttention 技術，這種技術讓模型在學習語言和視覺內容時，可以根據不同的序列長度進行靈活調整，達到更高的學習效率。

RingAttention 透過引入一種環狀的數據處理方式，來增強模型對資料的理解及處理能力。簡單來說，RingAttention 能讓模型更有效地專注於資料中的關鍵部分，藉由模擬環狀結構來捕捉和處理資訊，從而提升學習效率和效能。

這篇文章討論了這次 Google Gemini 引發的爭議，因為過於強調「多元化」，受到網路上負面的評論。

先前 AI 模型最大的問題就是因為模型訓練數據不平衡，導致常出現偏見問題，例如：生成「帥氣男生」時，只會出現白人男性。

Google 嘗試透過系統 Prompt 來解決這種 AI 的偏見問題，但反而導致了模型出現嚴重錯誤，例如：無法生成白人圖像，甚至將教宗描繪成印度女性。

作者認為這種方法是一個糟糕的解決方案，因為如果將這種方法推向極致，將導致創造一個「負責任（responsible）」，但卻「完全無法使用」的 AI 聊天機器人。